import keras
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
# 按顺序构成的模型
from keras.models import Sequential
# 全连接层
from keras.layers import Dense

# 使用numpy生成个随机点
x_data = np.random.rand(100)
noise = np.random.normal(0, 0.01, x_data.shape)
y_data = x_data * 0.1 + 0.2 + noise

# 显示随机点(散点图)
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.show()

# 构建一个顺序模型
model = Sequential()
# 在模型中添加一个全连接层
model.add(Dense(units=1, input_dim=1))
model.compile(optimizer='nadam', loss='mse')

for step in range(3000):
    cost = model.train_on_batch(x_data, y_data)
    if step % 500 == 0:
        print('cost:', cost)

# 打印权值和偏置
W, b = model.layers[0].get_weights()
print('W:', W, 'b:', b)

# x_data输入网络中得到预测值
y_pred = model.predict(x_data)

plt.scatter(x_data, y_data)
plt.plot(x_data, y_pred, 'r-', lw=3)
plt.show()
